员工离职预测数据集EmployeeTurnoverPredictionDataset-adedoyinbakre
数据来源：互联网公开数据
标签：员工离职, 人力资源, 员工分析, 机器学习, 预测模型, 员工满意度, 数据挖掘, 行为分析
数据概述：
该数据集包含来自公司内部的员工信息，记录了员工的各项工作表现和个人信息，用于分析和预测员工离职行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为一个静态的员工状态快照。
地理范围：数据未限定地理范围，通常代表通用的人力资源场景。
数据维度：数据集包括员工的满意度水平、工作评价、参与项目数量、月均工作时长、在职年限、是否发生工伤事故、是否离职、过去五年是否获得晋升、所在职位以及薪资水平等。
数据格式：CSV格式，文件名为HR_comma_sep.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于人力资源管理、员工流失分析和预测模型构建。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于人力资源管理、行为科学等领域的学术研究，如员工离职的影响因素分析、预测模型构建等。
行业应用：可以为企业人力资源部门提供数据支持，尤其在员工流失预警、人才管理和优化等方面。
决策支持：支持企业管理层进行人才管理策略的制定，例如调整薪酬福利、改善工作环境等，以降低员工流失率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索影响员工离职的关键因素，并构建预测模型，从而帮助企业主动管理员工流失风险，提升人力资源管理效率。
